再度、プルトニウムに警戒を

これまでも、アメリカ西海岸を含むたくさんの場所で、福島第1由来とされるプルトニウムが検出されてきました。今回は、やっと、文科省が福島第1の敷地外へのプルトニウムの飛散を認めた形です。

『飯舘村など プルトニウム検出』(NHK9月30日)
『アメリカ西海岸へのプルトニウム飛散/ガンダーセン博士』(CNN6月7日

さて、このNHKの報道は、注意深く読み解く必要があります。
まず、プルトニウムが崩壊する際に発するアルファ線による被ばくは、○○シーベルトの基準となるガンマ線による外部被ばくと同列に語れるものではありません。
ガンマ線が大気中では数百メートルから数キロメートル以上飛ぶのに対して、アルファ線は、1センチ以下しか飛ぶことが出来ません。人体に対しては、ガンマ線の一部は透過しますが、アルファ線は数ミクロンしか進むことができません。
簡単に言うと、プルトニウムの塊が、今、目の前にあったとしても、外部被ばくを受けることはないのです。しかし、内部被ばくは深刻です。呼吸によって肺に入った場合、肺の細胞に長く留まり続け(数十年以上)、周りの細胞をガン化させます。
プルトニウムの半減期は2万4千年と長いので、滅多にアルファ線を発しないから大丈夫!などと言う人がいますが、これは大嘘!!肺に入った微粒子一個には、数億から数百億個というプルトニウム原子が含まれています。この莫大な数の原子が、一つずつ崩壊をしていくことで、2万4千年目に半分に減るのです。アルファ線の放出は、肺に入ったその瞬間、すでに始まっています。
そして怖いのは、水に溶けにくいプルトニウムは、血流に乗ることもなく、同じ場所に留まり続けるということです。先に、アルファ線は体内では数ミクロンしか進めないと書きましたが、逆に言えば、プルトニウムの微粒子から半径数ミクロン以内にある細胞は、徹底してアルファ線を浴び続けます。これだけでも、至近距離にある細胞がガン化しない方が不思議なくらいでしょう。さらに、放射線がDNAを破壊する力を電離作用と言いますが、アルファ線は、ガンマ線やベータ線の20倍の電離作用力を持っています。これらが、プルトニウムを含む微粉末数個を吸い込んだだけで、肺ガンを発症する危険性があるとされる理由です。

 

上の画像は、長崎大学の七條和子先生のブループが、2009年にとらえたもの。人間の体内でプルトニウムが発したアルファ線の軌跡です。実は、長崎原爆の被ばく者で、亡くなった方の保存されていた細胞を使って撮影したものです。被ばくから60数年経っても、体内にプルトニウムが残っていて、それがアルファ線を発し続けているという、これ以上の証拠は有りません。

では、比重の大きいプルトニウムが、なぜ、遠くまで飛ぶのか?冒頭にリンクを張ったNHKの記事で、東大の長崎晋也教授が、「粒子が非常に小さければ気象条件によって遠くに運ばれることはありえないことではない」と言う通りです。
分かり難いので、より詳しく解説すると、要するに、物質は小さくなればなるほど、重さに対する表面積の比が大きくなり、空気の抵抗を受けて飛びやすくなるという理屈。巨岩はどんな強風が吹いても微動だにしませんが、それが小さく砕けた砂粒は、ちょっとした風で舞い上がるのと同じです。
さらに、炉心溶融ののちに固まった核燃料が、一種類の元素で集まっているはずはありません。比重の軽い元素と一緒になっていると考える方が自然でしょう(大きな塊から微粉末まであります)。さらに、固まる時に、気泡を含んでいるでしょう。遠くまで飛んだのは、イメージとしては核燃料の火山灰のようなものです。火山灰の中に、プルトニウムが潜んでいると(冒頭にリンクを張ったCNNのリポートの中で、ガンダーセン博士が言っている「ホット・パーティクル」は、おそらく、この火山灰状の微粒子を指していると思われます)。

あいかわらず、文科省は、外部被ばくと内部被ばくを、そして、ガンマ線とアルファ線を一緒くたにして、「今回検出されたプルトニウムの濃度はいずれも低く、これらのプルトニウムによる被ばく量は非常に小さい」などと言っていますが、これはまったく根拠の無い主張です。
微粉末一個二個でも恐ろしいのがプルトニウムです。
プルトニウム飛散の状況を徹底して調査して、誰一人としてプルトニウムを肺に吸い込まないような対策を考え、実行すべきでしょう。
調査の方法としては、ガンダーセン博士が拠り所とした、クルマのエアフィルターを調べる方法の他に、下水処理場に集まってくる汚泥や、ゴミ焼却施設の灰などを調べる方法があります。
地面を一掘りして、その土の中にないからといって、安心できないのが、プルトニウムなのです。

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です

このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください